近年来,中国人工智能市场保持平稳增长。IDC 曾在报告中指出,我国的智能算力预计在2025年达到922 E FLOPS,这个量级究竟是怎样的概念?据不完全统计,中国在建成在建或在建成的智算中心有30个以上,而且有一些还在扩建。这意味着,大量的数据中心需要依照“智算算力”的需求改变服务器部署的布局,由此也会带来智算服务集群对网络带宽、距离、延迟的更严苛要求。那么“智算中心”的网络基础设施建设需要注意什么?欢迎在本期【网事数说】中学会避坑并找到答案。
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这项由清华大学与NVIDIA合作的研究提出了"负例感知微调"(NFT)算法,挑战了"自我提升仅适用于强化学习"的传统观念。通过构建隐式负面策略处理错误答案,NFT在数学推理任务上匹配甚至超越了顶尖强化学习算法的表现。研究不仅证明了监督学习与强化学习在特定条件下的等价性,还展示了如何利用负面反馈显著提升大语言模型的数学能力,为AI训练方法论开辟了新视角。
这项研究提出了一种名为混合推理策略优化(HRPO)的新方法,通过强化学习使大型语言模型能够结合离散标记和连续隐藏表示进行推理。HRPO设计了创新的门控机制,初始时以标记嵌入为主,逐渐增加隐藏状态的比例,并通过强化学习优化这一混合策略。实验表明,HRPO在知识和推理任务上显著优于现有方法,甚至使小型模型达到大型模型的性能,同时展现出跨语言推理等有趣特性。
这项研究介绍了REARANK,一种基于大语言模型的创新列表式推理重排序助手。通过强化学习技术,该模型在排序前先进行明确推理,显著提升了排序性能和可解释性。仅使用179个标注样本训练的REARANK-7B在多个信息检索基准测试中表现卓越,甚至在推理密集型任务上超越了GPT-4。研究证明了结合推理能力与高效排序策略的重要性,为构建更智能的信息检索系统提供了新思路。
"当我看到梵高的每一笔中都有他的痛苦时,才明白我们看的不是作品,而是作者的人生。AI正以惊人的速度接近人类水平通用智能,让Google从'伦敦那帮疯子在搞AGI'转变为全公司共识。DeepMind让AI'合理地幻觉'来创造突破,就像Astra技术让用户第一次惊呼'AI能做到比想象更多'——这不仅是技术革命,更是重新定义创造力的开始。"